再来看几条重要新闻:

【微软彻底拥抱Python】

【花旗银行将Python纳入分析师培训体系】

【NASA: 我们用Sublime + Python再次登月! 】

……

基于以上这几个国际知名企业和部门的重大新闻,更是进一步验证了Python语言的流行程度。有一个结论不言而喻,那就是——Python语言已成为主力语言,大有赶超Java之势。

很多人说Python工资甚高,但是没有数据就没有说服力。而近期,某热心的Python开发工程师,直接用Python爬取了Python的前景和待遇信息(北京地区)。为我们科学的呈现出了Python的现状,这波数据可以说非常之靠谱。

薪资待遇
# 绘制频率直方图并保存  
plt.hist(df['月工资'])
plt.xlabel('工资 (千元)')   
plt.ylabel('频数')
plt.title("工资直方图")   
plt.savefig('薪资.jpg')  
plt.show()  


从数据可以看出,北京市Python开发的薪资大部分处于15k~25k之间,甚至较高可以达到60~70k。

学历要求
# {'本科': 1304, '大专': 94, '硕士': 57, '博士': 1}
dict = {}
for i in df['学历要求']:
    if i not in dict.keys():
        dict[i] = 0
    else:
        dict[i] += 1
index = list(dict.keys())
print(index)
num = []
for i in  index:
    num.append(dict[i])
print(num)
plt.bar(left=index, height=num, width=0.5)
plt.show()

在Python招聘中,大部分公司要求是本科学历以上。但是学历只是个敲门砖,如果努力提升自己的技术,这些都不是事儿。

福利待遇
# 绘制词云,将职位福利中的字符串汇总  
text = ''  
for line in df['职位福利']:  
   text += line  
# 使用jieba模块将字符串分割为单词列表
cut_text = ' '.join(jieba.cut(text))
#color_mask = imread('cloud.jpg')  #设置背景图
cloud = WordCloud(
    background_color = 'white',
    # 对中文操作必须指明字体
    font_path='yahei.ttf',
    #mask = color_mask,
    max_words = 1000,
    max_font_size = 100
    ).generate(cut_text)

# 保存词云图片
cloud.to_file('word_cloud.jpg')
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')
plt.show()

从词云图可以看出,Pyhton开发者所处的工作环境都相当给力,六险一金、免费三餐、年终奖给力。当然较大的弹性工作,你懂得,身处互联网行业,弹性必然也是免不了的,只是看我们如何做生活间的平衡。

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